CN119760380A 柴油发电机组故障预防性试验的有效性确定方法、装置_第1页
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(12)发明专利申请道和平东路金銮国际商务大厦12楼(54)发明名称获取柴油发电机组的振动数据、温度数据、振动时间序列和温度时间序列，并采用蒙特卡洛模拟方法对试验条件进行随机采样，得到试验获取柴油发电机组的振动数据、温度数据、振动时间序列和温度时间序列，并采用蒙特卡洛模拟方法对试验条件进行随机采样，得到试验采用多贝西小波对所述振动数据和所述温度数据进行数据预处理，得到振动特征和温度特征根据所述振动特征和所述温度特征进行数据合并和降维处理，得到融合特征矩阵将所述融合特征矩阵输入到预先构建的故障分类模型中，得到故障类型采用动态时间规整算法对所述振动时间序列和所述温度时间序列进行时间序列对齐，得到时间序列数据将所述时间序列数据输入到预先训练的预测模型中，得到振动预测值和温度预测值使用卡尔曼滤波算法对所述试验数据进行偏差修正，并将修正数据输入到预先构建的试验预测模型中，得到预测试验条件根据所述故障类型、所述振动预测值、所述温度预测值和所述预测试验条件进行发电机故障预防操作和预防有效性评估(57)摘要(57)摘要23C(ij)=D(i,j)+min(C(i-1,j),C4若故障类型不属于预存的已知故障，则判定故障类型为未567C(i,j)=D(ij)+min(C(i-1,j),C联度矩阵；9附图说明[0017]图1是本发明第一实施例提供的柴油发电机组故障预防性试验的有效性确定方法图2是本发明第二实施例提供的柴油发电机组故障预防性试验的有效性确定装置W(a,b)=sign(Wx(a,b))max(IWx(a,bPSD₂f)=|F{x,(t)}l²PSDtf)=|F{xt(t)}1²Fv=[μv,ov,CF,PSD,f]fcv],温度特征为Ft=Lμt,σt,CFt,PSDtfC(ij)=D(i,j)+min(C(i-1,j),C(i,jC(ij)=D(i,j)+min(C(i-1,j),C记忆网络)是一种特殊的循环神经网络(RNN[0088]假设试验预测模型是基于机器学习或统计方法构建的模型，例如支持向量机22假设预设的振动阈值为0.5,温度阈值为85℃,而实际预测值分别为0.6和90℃,则触2325获取柴油发电机组的振动数据、温度数据、振动时间序列和温度时间序列，并采用蒙特卡洛模拟方法对试验条件进行随机采样，得到试验采用多贝西小波对所述振动数据和所述温度数据进行数据预处理，得到振动特征和温度特征根据所述振动特征和所述温度特征进行数据合并和降维处理，得到融合特征矩阵将所述融合特征矩阵输入到预先构建的故障分类模型中，得到故障类型采用动态时间规整算法对所述振动时间序列和所述温度时间序列进行时间序列对齐，得到时间序列数据将所述时间序列数据输入到预先训练的预测模型中，得到振动预测值和温度预测值使用卡尔曼滤波算法对所述试验数据进行偏差修正，并将修正数据输入到预先构建的试验预测模型中，得到预测试验条件根

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